基于模糊推理的智能围岩分级方法研究

研究目的:围岩分级是隧道施工中必不可少的边界条件。传统的围岩分级方法在时效性和完备性方面存在诸多弊端，且在实际工程中可利用的样本量偏少，故本文引入模糊推理方法将围岩分级智能化，尝试从以往的围岩分级数据中提取出模糊规则，构建模糊推理引擎，实现基于模糊推理的智能化围岩分级，以解决工程中的实际问题。研究结论:(1)分析研究了三种模糊规则生成算法及优缺点；(2)明确了模糊集隶属函数采用的六个条件参数及取值范围；(3)通过试验验证了分段模糊推理模型适用于少量样本围岩分级的可行性，实现了高效、准确的围岩分级；(4)实践表明，基于模糊推理方法设计的智能化围岩分级系统可以满足工程中的实际需求，能够为类似工程应用提供参考和借鉴。